CCF YOCSEF济南成功举办“机器学习与机器视觉”研讨会

您的位置: 首页 > 分论坛 > 济南

CCF YOCSEF济南成功举办“机器学习与机器视觉”研讨会

阅读量：247

收藏本文

2015年7月11日，CCF YOCSEF济南联合CCF会员中心（济南）在山东大学软件园校区成功举办机器学习与机器视觉研讨会。特邀讲者和嘉宾、CCF会员中心（济南）委员、CCF YOCSEF济南委员、YOCSEF上海主席彭俊杰、YOCSEF太原前任主席秦品乐、省内各高校师生、企业代表等约180人参加了此次活动。本次活动的执行主席CCF YOCSEF济南主席许信顺、CCF YOCSEF济南委员张伟、CCF YOCSEF济南学术秘书杨成伟。报告会邀请了北京交通大学于剑教授、西安交通大学孟德宇博士、华为诺亚方舟实验室马林博士、中科院计算所山世光研究员、大连理工大学卢湖川教授作为特邀讲者。除了各位特邀讲者给出的精彩报告，研讨会最后就强人工智能发展过程的相关问题开展了讨论，比如强人工智能社会的实现还有多远的路需要走，在强人工智能社会人和机器的关系等。

在特邀报告环节：

于剑教授做了题为“归类问题研究”的学术报告。在报告中，于剑教授针对归类的机器学习算法理论基础涉及面广，彼此之间的关系极其复杂；介绍了一个统一的归类表示方法。在此基础上，首次建立了归类公理化体系。该公理化体可以推演出归类方法的三条设计原则，以统一的方式重新解释了数据降维、密度估计、回归，聚类和分类等问题，而且与日常生活中的认知原则一致。

于剑教授学术报告

西安交通大学孟德宇博士做了题为“Self-paced Learning: Challenge and Opportunity”的学术报告。在报告中，孟德宇博士介绍了Sef-paced Learning的学习框架，以及该框架中存在的问题；然后，针对存在的问题介绍了提出的不同的解决方案以及模型，比如SPaR、SPLD、SPCL、SPMF等。

孟德宇博士学术报告

马林博士做了题为“Multimodal Learning: From Image and Sentence Matching to Image Question Answering”的学术报告。在报告中马林博士介绍了提出的基于深度学习的多模态学习模型以及应用，比如图像与句子的匹配、图像问答等。

马林博士的学术报告

山世光研究员做了题为“深度学习及其在人脸识别上的应用”。报告介绍了他们在基于深度学习的人脸分析与识别方面的相关实践，包括面向人脸识别和表情识别的卷积神经网络特征学习，由粗到精的多阶段深度非线性人脸形状提取，以及姿态鲁棒的人脸特征渐进深度学习等。最后，总结了较小规模人脸数据条件下应用深度学习模型的有关经验。

山世光研究员的学术报告

卢湖川教授做了题为“Saliency Object Detection: From Contrast-based methods to Supervised-based Methods”的学术报告。报告中，卢湖川教授对解决Saliency Object Detection问题的方法进行了介绍，并介绍了他们在该方面的研究成果，比如提出的Bayesian saliency、Manifold-ranking saliency、Markov-chain saliency、Bootstrap Learning saliency, Deep Learning saliency等方法。